質問編集履歴
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質問内容の明確化
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K-shapeでのクラスタリング後の可視化のやりかた
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test
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### 実現したいこと
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波形クラスタリングをしたあと、以下の画像のようにクラスタ別に折れ線グラフを作成したいです。
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売上推移の形でグループを作成したい。
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+
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参考にしているもの↓
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[リンク内容](url)https://tslearn.readthedocs.io/en/stable/auto_examples/clustering/plot_kshape.html#sphx-glr-auto-examples-clustering-plot-kshape-py
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###
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### 実施したこと
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<データフレーム>
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+
顧客番号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
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+
A 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100 1200
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9
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-
2022年2月 2,247 1,329 5,000 7,500 6,500 4,000 4,611 2,618 5,792 1,026
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10
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-
2022年3月 6,153 6,812 5,600 6,000 3,000 6,000 5,732 1,717 7,243 6,418
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11
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-
2022年4月 4,446 6,505 4,999 4,000 2,000 8,000 5,188 2,095 1,197 2,455
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12
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-
2022年5月 5,660 6,093 7,000 5,000 1,000 9,000 5,059 7,638 7,688 6,728
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13
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-
2022年6月 8,000 1,926 9,000 3,900 500 5,000 2,309 2,985 4,277 7,439
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-
2022年7月 9,000 5,488 12,000 2,700 900 2,000 4,130 4,242 4,482 3,483
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-
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+
B 8000 7000 5000 4000 3500 3000 2000 1000 700 400 200 100
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-
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15
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+
C 500 900 1200 1500 2000 2300 2600 3000 3400 4700 5600 8000
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+
D 13000 12000 10000 8000 6000 5000 4800 4200 3000 2800 2000 1700
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-
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+
E 8000 10000 12000 13000 13700 20000 21000 24000 29000 31000 34000 70000
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-
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+
F 58000 48000 40000 20000 18000 17000 13000 10000 4800 3000 2400 1200
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20
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+
```
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-
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+
#クラスター作成
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-
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+
import pandas as pd
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+
import numpy as np
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+
df = pd.read_csv('K-shape.csv',encoding='shift-jis')
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+
df_1 = df.drop('顧客番号',axis=1)
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+
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+
from tslearn.clustering import KShape
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+
from tslearn.preprocessing import TimeSeriesScalerMeanVariance
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+
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-
#
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+
#標準化
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+
df_2 = TimeSeriesScalerMeanVariance().fit_transform(df_1)
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+
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+
ks = KShape(n_clusters=2, verbose=False, random_state=0)
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+
y_pred = ks.fit_predict(df_2)
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+
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+
df['Cluster'] = y_pred
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```
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-
import pandas as pd
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-
from tslearn.clustering import KShape
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-
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+
解決したいグラフ化の部分
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+
```
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import matplotlib.pyplot as plt
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+
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+
plt.figure()
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+
for i in range(2):
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-
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+
plt.subplot(3, 1, 1 + i)
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-
```
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-
```
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-
df = pd.read_excel（・・・・）
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-
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+
for z in df['Cluster' == i]:
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+
plt.plot(xx.ravel(), "k-", alpha=.2)
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+
plt.plot(ks.cluster_centers_[i].ravel(), "r-")
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+
plt.xlim(0, df.shape[1])
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+
plt.ylim(-10, 10)
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+
plt.title("Cluster %d" % (i + 1))
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+
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-
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+
plt.tight_layout()
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+
plt.show()
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```
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### エラー
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```
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+
KeyError: False
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+
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-
T
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+
The above exception was the direct cause of the following exception:
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```
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### 補足情報
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+
### 補足情報
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+
for z in df['Cluster' == i]: がエラー原因なのかと思い、いろいろ調べたのですが、Cluster数は２つ（0,1)でrangeも(2)にしているので、あっているような気がしており、手詰まりになってしまいました。
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-
また、違いがあまりピンとこないので、何が異なるのか補足頂けますとなお助かります。
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+
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+
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